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Change in Gini (taxable income) 1979 to 2009

verschiedene Typen von Kantonen:

• SZ, AI (Zunahme der Ungleichheit ausgehend von einem niedrigen Niveau)
• ZG, NW, GE (Zunahme der Ungleichheit ausgehend von einem hohen Niveau)
• AG, SH, FR, SG, NE, LU (stabile Ungleichheit auf niedrigem Niveau)
• ZH, TI (stabile Ungleichheit auf hohem Niveau)
• BE, UR, SO (abnehmende Ungleichheit)

Sample ziehen (für die Kongressfolien; für den Kongressband alle Kantone?)

Veränderung des durchschnittlichen steuerbaren Einkommens nach Kantonen (preisbereinigt auf 2009er Niveau)

Veränderung des Gini-Koeffizienten (steuerbares Einkommen) nach Kantonen

Dekomposition

Reldist-Plots

Regressionsmodelle: y = Gini Koeffizient der Gemeinden

FE mit mean und median

Einfluss von mittlerem und medianem steuerbaren Realeinkommen nach Kanton

## Oneway (individual) effect Within Model
## 
## Call:
## plm(formula = Gini ~ Mean + Median + J + J:(primp + sekp + tertp), 
##     data = plm_daten, index = "Gemeindenr")
## 
## Unbalanced Panel: n=2558, T=1-4, N=9484
## 
## Residuals :
##     Min.  1st Qu.   Median  3rd Qu.     Max. 
## -5.77000 -0.11100 -0.00784  0.10500  3.35000 
## 
## Coefficients :
##             Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)    
## Mean         0.52705    0.00929   56.73  < 2e-16 ***
## Median      -0.43622    0.01448  -30.12  < 2e-16 ***
## J2001        0.03517    0.02025    1.74   0.0825 .  
## J2005        0.07688    0.01791    4.29  1.8e-05 ***
## J2008        0.08488    0.01770    4.79  1.7e-06 ***
## J1995:primp -0.08955    0.21056   -0.43   0.6706    
## J2001:primp -0.78916    0.24950   -3.16   0.0016 ** 
## J2005:primp -0.69399    0.27442   -2.53   0.0115 *  
## J2008:primp -1.20423    0.28674   -4.20  2.7e-05 ***
## J1995:sekp   0.23813    0.10008    2.38   0.0174 *  
## J2001:sekp   0.24216    0.11663    2.08   0.0379 *  
## J2005:sekp   0.15992    0.10426    1.53   0.1251    
## J2008:sekp   0.13881    0.09632    1.44   0.1496    
## J1995:tertp -0.05133    0.09296   -0.55   0.5808    
## J2001:tertp -0.02785    0.09474   -0.29   0.7688    
## J2005:tertp -0.12880    0.08930   -1.44   0.1493    
## J2008:tertp -0.02965    0.08022   -0.37   0.7117    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    772
## Residual Sum of Squares: 512
## R-Squared      :  0.337 
##       Adj. R-Squared :  0.245 
## F-statistic: 206.116 on 17 and 6909 DF, p-value: <2e-16

Plot Sektorenmodell

Zeitliche Dynamik der Einflüsse von mittlerem und medianem Einkommen auf die Ungleichheit

Resultate - Mittleres und medianes Einkommen nach Jahren:

• die Periode-Dummies weisen darauf hin, dass wichtige Variablen fehlen
• positive Korrelation mit mittlerem Einkommen und
• negative Korrelation mit medianem Einkommen, d.h.
• die Ungleichheitszuwächse stammen von steigenden Topeinkommen
• Korrelation 1997 und 2007-2009 schwächer (Krisenjahre)
• in diesen Jahren entwickeln sich beide Enden der Einkommensverteilung gleichartiger
• vereinfachend gesprochen: **arme Gemeinden haben während des Booms weniger profitiert als reiche aber während der Krisen dasselbe verloren!

Resulte - Mittleres und medianes Einkommen nach Kantonen:

• ähnliches Bild wie in den reldist Plots
• zum Beispiel:
  • Fribourg hat sich sehr homogen entwickelt (Fahrstuhleffekt)
  • In Schwyz profitieren Reiche besonders, die armen werden aber nicht ärmer
  • In Genf sind die Armen weiter verarmt
  • Die Ungleichheit in Bern und Zürich reagiert stark auf Einkommensänderungen, es gab aber wenig Veränderung. Bern und Zürich wären daher gemäss Modell wesentlich ungleicher, wenn sie wirtschaftliches Wachstum gehabt hätten.
• Mögliche Erklärungen:
  • schwierig
  • der Einfluss von mittleren und medianem Einkommen könnte nicht-linear sein
• Hier nicht untersucht: der Einfluss politischer Massnahmen

Sonstige Hinweise:

• Gini, Mean und Median sind z-Standardisiert!
• Einfluss von mean und median unterschiedlich: In der Finanzkrise umgekehrt. Versuch einer Interpretation: Normalerweise steigt der Median und die Ungleichheit fällt dadurch. In den Finanzkrisenjahren ist der Median gleichgeblieben aber die Ungleichheit gestiegen oder der Median gestiegen aber die Ungleichheit nicht gefallen. Wenn mean steigt steigt normal auch die Ungleichheit. In der Finanzkrise: mean steigt, Ungleichheit fällt.
• Zeitdummies: erklären vergleichsweise viel, d.h. im Modell fehlen offenbar noch zeitveränderliche Variablen

Resulte - Sektorenwandel

• 2001, 2005, 2008: Einkommen im primären Sektor liegen zunehmend näher am Medianeinkommen
• Tertiärer Sektor: überraschenderweise kein Einfluss
• Sekundärer Sektor: verschwindender Einfluss im Laufe der Zeit; auch eher überraschen, da man positiven Einfluss erwartet
• Mögliche Erklärungen:
  • “der moderne reiche schweizer Bauer”
  • weniger Heterogenität im teriären Sektor als man vermuten würde
  • Lohndifferenzen im sekundären Sektor die aber abnehmen

Fallstricke

• steuerbares Einkommen' zeigt nicht das ganze Bild, z.B.
• Pauschalbesteuerte sind nicht enthalten
• Verzerrungen durch Änderungen der Abzüge
• Diese Probleme addressieren wir in zukünftigen Analysen mit Individualdaten von schweizer Kantonen

Appendix - Einfluss anderer Kontextvariablen

## Oneway (individual) effect Within Model
## 
## Call:
## plm(formula = Gini ~ poly(Mean, 2) + poly(Median, 2) + J + ausl + 
##     maenner + Bild + Uni + Kantonname, data = plm_daten, index = "Gemeindenr")
## 
## Unbalanced Panel: n=2576, T=1-10, N=21214
## 
## Residuals :
##    Min. 1st Qu.  Median 3rd Qu.    Max. 
## -2.1900 -0.0755 -0.0045  0.0695  4.7300 
## 
## Coefficients :
##                   Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)    
## poly(Mean, 2)1    2.53e+02   1.55e+00  162.80  < 2e-16 ***
## poly(Mean, 2)2   -9.87e+01   9.67e-01 -102.13  < 2e-16 ***
## poly(Median, 2)1 -1.65e+02   1.99e+00  -83.05  < 2e-16 ***
## poly(Median, 2)2  1.84e+01   1.35e+00   13.60  < 2e-16 ***
## J2001             1.99e-02   1.35e-02    1.48    0.140    
## J2002             2.81e-02   1.41e-02    2.00    0.045 *  
## J2003             1.22e-02   1.45e-02    0.84    0.400    
## J2004             7.51e-02   1.46e-02    5.15  2.6e-07 ***
## J2005             8.47e-02   1.53e-02    5.54  3.0e-08 ***
## J2006             6.74e-02   1.64e-02    4.12  3.8e-05 ***
## J2007             9.95e-02   1.78e-02    5.59  2.4e-08 ***
## J2008             7.94e-02   1.95e-02    4.07  4.7e-05 ***
## J2009             9.70e-02   2.02e-02    4.81  1.6e-06 ***
## ausl              2.14e-01   1.09e-01    1.97    0.049 *  
## maenner           9.96e-02   1.65e-01    0.60    0.545    
## Bild             -6.38e-02   6.02e-03  -10.58  < 2e-16 ***
## Uni              -1.89e-03   5.78e-03   -0.33    0.744    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    1660
## Residual Sum of Squares: 642
## R-Squared      :  0.614 
##       Adj. R-Squared :  0.539 
## F-statistic: 1741.47 on 17 and 18621 DF, p-value: <2e-16

• leicht positiver Effekt für Ausländer (Ärzte vs. Niedriglohnkräfte?)
• Bildungsausgaben verringern Ungleichheit
• nach wie vor viel Erklärung durch Periodendummies, d.h. fehlende Variablen

To-Do:

Steuerprogression

• Errechnen aus Gini_steuern / Gini_steink!

Dekomposition

• Steuerwettbewerb, Konjunktur vs. Staat

Vermögen